AI・機械学習・データサイエンス– category –

機械学習モデルの訓練では、計算資源を効率的に使用しながら精度を高める手法としてGradient Accumulationが活用される。本記事ではその基本概念から実践的な適用法まで解説。 【この記事の目次】 Gradient Accumulationとは Gradient Accumulationの歴史 ...

GradCAM++は、既存モデルにおけるクラス予測の視覚的な解釈を向上させるための改良版です。2017年に提出されたオリジナルのGrad-CAMに続く進化形で、特に複雑な分類タスクでの性能向上に焦点を当てています。 【この記事の目次】 GradCAM++とは 仕組み Gra...

GradCAM（Gradient-weighted Class Activation Mapping）は、画像認識における深度学習モデルの可視化手法として2017年に提案された。CNNモデルが特定クラスを予測する際に重点的に利用したピクセル領域を特定することで、人間目線でモデルの判断を理解し...

GRACE（Gradient-based Row-wise Clustering and Encoding）は、大規模なデータセットでの学習を高速化する機械学習手法です。2017年に提出された論文で注目を集め、その後多くの研究者がその応用範囲を広げました。 【この記事の目次】 GRACEの定義と原理...

GQAは、データベースからの情報を効率的に抽出するための革新的な手法です。2018年にGoogleが発表し、その後多くの研究者が改良を重ねました。本記事では、GQAの基礎と進化について詳しく解説します。 【この記事の目次】 GQAとは GQAの仕組み GQAの特徴 G...

gpustatは、GPUカードの状況を可視化するためのPythonスクリプトです。開発者やデータサイエンティストが複数のGPUカードを効率的に管理するために使用されています。 【この記事の目次】 GPUtilの機能と役割 開発と進化 GPU管理の要件 他のリソースモニタ...

GPUDirect RDMAはNVIDIAが開発したGPU同士の直接通信技術。データセンターにおける効率化を図り、機械学習や大規模計算に大きなインパクトを与えている。今後も拡張性と性能向上が見込まれる。 【この記事の目次】 GPUDirect RDMAの概要 GPUDirect RDMAの...

GPUクラスターマネジメントは、高度なビッグデータやAI訓練を実現するための中心的な技術です。この記事では、その概要から最新のトレンドまでを網羅的に解説します。 【この記事の目次】 GPUクラスター管理とは GPUクラスターマネジメントの歴史 クラスタ...

OpenAIによって開発されたGPTシリーズは、自然言語処理における革新的な存在として知られる。本記事では、その歴史と仕組みを踏まえ、最新版まで追跡し、同シリーズが現代的な人工知能技術に与えた影響について解説する。 【この記事の目次】 GPTの概要 GP...

GPTQ (Gradient-based Pruning with Quantization) とは、大規模な言語モデルを小型化し高速化するための手法です。2023年に提出された論文で初めて登場したこの技術は、ニューラルネットワークのパラメータを効率的に削減しながら精度を維持する新しいア...